TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
尽管基于卷积神经网络(CNN)的方法在处理图像等规则网格上定义的输入数据方面表现出色,研究人员逐渐意识到,具有不规则拓扑的视觉信息对于表示学习至关重要,但尚未得到彻底研究。与具有内在连接和节点概念的自然图数据(如社交网络)相比,从规则网格数据构建图缺乏统一的原则且严重依赖于特定的领域知识。另一方面,某些视觉数据...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
卷积神经网络(CNN)凭借其出色的图像识别能力,在人工智能领域表现出色,尤其是在ChatGPT等平台中。近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方...
6个图片放大网站推荐:让你的图片焕然一新!
Bigjpg是一款基于深度卷积神经网络的图片放大工具,专为插画和摄影图片设计。它利用先进的AI技术,能够将图片放大数倍而不损失细节和清晰度。特别适合需要高质量图片的设计师和摄影师使用。3.waifu2xwaifu2x是一款专为动漫图片设计的图片放大工具。它通过深度学习算法,能够在放大图片的同时去除噪点,提高图像的清晰度。
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
上文介绍了神经网络的基础概念,今天我们在神经网络的基础上,看看卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在CNN出现之前,图像识别有两个大难题:图像需要处理的数据量太大:图片是由像素构成的,每个像素又由颜色(R、G、B三个数值)构成,用720p的手机摄像头随便拍张照片,就是1280*720...
量化专题 · 几种神经网络模型预测效果对比及简析
我们利用期货市场的行情数据,对不同类型的神经网络模型预测效果进行探索,并用一些简单模型预测效果进行对比(www.e993.com)2024年10月23日。主要涉及单步单层线性模型、单步多层线性模型、多步模型、卷积神经网络、循环神经网络等。在实际操作中,我们首先对数据集按照7:2:1的比例划分为测试集、验证集、训练集,然后将数据进行简单归一化、带入模型进行...
科学家利用AI发现太阳恒星周围最小系外行星
环球网科技综合报道10月16日消息,由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队,于近日研发了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。其中,四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
图神经网络(GNN)最近在天气预报、预测颗粒材料中的力或理解生物分子等各种问题上取得了令人印象深刻的成果。它们已经成为具有关系信息的数据集事实上的机器学习模型,例如蛋白质图中的交互或社交网络中的友谊。这些成功案例引发了一波针对更多样、更强大图网络架构的研究浪潮,例如图卷积神经网络(GCN)。但截止目前,研究...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...